초창기 인공지능 알고리즘은 별도의 연산 하드웨어 없이 CPU를 이용해 모든 연산을 처리했습니다. 그러나 CPU는 복잡한 명령어를 순차적으로 처리하는 데 유리한 구조로 단순한 신경망 밖에 구현할 수 없다는 한계가 있습니다.  따라서 인공지능 연구자들은 CPU의 한계를 극복하기 위해 대용량 그래픽 데이터의 병렬처리에 최적화된 GPU에 주목했습니다. GPU는 수백 개의 코어를 사용해서 한꺼번에 막대한 데이터를 연산하는데, 이는 CPU보다 인공지능 연산에 유리한 구조입니다. 인공지능 연구자들은 GPU 덕분에 과거에는 상상할 수 없었던 수준까지 인공지능 알고리즘의 성능을 끌어올렸습니다. 이제는 아예 최신 GPU도 인공지능 연산을 염두에 두고 개발될 정도로 인공지능 연산을 위한 GPU 수요가 커졌습니다.  그러나 GPU라고 해서 단점이 없는 완벽한 기계는 아닙니다. GPU 가장 큰 문제점은 혼자서 일을 할 수 없다는 것입니다. GPU는 기본적으로 컴퓨터의 그래픽 연산 프로세서이기 때문에 CPU, 메모리, 스토리지와 함께 작업해야 합니다. 따라서 CPU, 메모리와 끊임없이 데이터를 주고받아야 합니다. 데이터의 양이 커질수록 연산 능력이 아니라 데이터 병목현상 때문에 속도가 느려질 수밖에 없는 것입니다.  미국의 인공지능 관련 스타트업인 세레브라스 시스템스 (Cerebras Systems, 이하 세레브라스)는 이 문제를 극복할 수 있는 새로운 대안을 제시했습니다. 이들의 해결책은 300mm (12인치) 웨이퍼 하나를 통째로 하나의 통합 프로세서로 만들어 연산 코어와 메모리를 가득 채우고 가까운 거리에서 고속으로 연결하는 것입니다.  반도체는 웨이퍼라는 동그란 원판에서 한꺼번에 제작된 후 작게 조각내 CPU나 GPU 같은 개별 제품으로 판매됩니다. 컴퓨터에서 CPU와 GPU는 PCIe 같은 인터페이스로 연결되고 역시 CPU 밖에 위치한 메모리는 메모리 컨트롤러를 통해 제어됩니다. 대용량의 데이터를 주고받기 위해 서로 가까이 있어야 하지만, CPU, GPU, 메모리는 사실 서로 멀리 떨어진 셈입니다.  세레브라스의 웨이퍼 스케일 엔진 (Wafer Scale Engine, WSE)은 웨이퍼를 여러 개로 쪼갠 후 별도의 제품으로 만들어 서로 복잡한 과정으로 데이터를 주고받는 대신 작은 연산 코어와 메모리를 그냥 하나의 웨이퍼에 두고 데이터를 한꺼번에 처리하는 새로운 접근법을 택했습니다.  세레브라스의 1세대 웨이퍼 스케일 엔진은 TSMC의 16nm 공정으로 제조되었으며 거의 40만 개의 코어와 18GB의 온 보드 SDRAM을 장착해 고속 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 하지만 현재 최신 미세 공정을 생각하면 16nm 공정 프로세서는 시대에 다소 뒤처진 감이 있습니다. 따라서 세레브라스는 최근 TSMC의 7nm 공정을 이용한 2세대 웨이퍼 스케일 엔진을 공개했습니다. 무려 85만 개의 AI 연산 코어와 40GB의 온보드 SDRAM을 탑재했으며 트랜지스터 집적도는 1세대의 1.2조 개에 두 배가 넘는 2.6조 개에 달합니다. 이론적 성능 역시 1세대의 두 배 이상입니다.   신생 스타트업이 기술적 난이도가 상당한 프로세서 개발에 성공한 이유는 인공지능 관련 스타트업에 유리한 미국 내 환경과 정부의 적극적인 지원이 있었기 때문입니다. 1세대 웨이퍼 스케일 엔진은 로렌스 리버모어 국립 연구소 (LLNL) 같은 국책 연구소의 슈퍼컴퓨터에 통합되었고 올해 3분기부터 출하될 2세대 웨이퍼 스케일 엔진은 아르곤 국립 연구소, 로렌스 리버모어 국립 연구소 같은 미국 내 연구소는 우선 도입될 예정입니다. 신개념 인공지능 기술을 국책 연구소에서 선도적으로 도입해서 성능을 검증하고 판로를 열어준 것입니다.  중국 등 다른 나라의 거센 추격을 받고 있긴 하지만, 아직 고성능 인공지능 프로세서 분야에서는 미국이 앞서 나가고 있습니다. 엔비디아, 인텔, AMD 등 미국 반도체 회사들이 이 분야에서 가장 선두를 달리고 있고 구글, 아마존, 마이크로소프트, 페이스북 같은 거대 IT 회사들이 탄탄한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 그리고 세레브라스 같은 신생 스타트업도 혁신적인 아이디어만 있으면 민간과 정부에서 자금을 지원받아 새로운 인공지능 프로세서를 개발할 수 있는 길이 열려 있습니다. 세레브라스의 성공 여부와 상관없이 이 분야에서 한동안 미국이 앞서 나갈 것으로 보는 이유입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

냉전 시절 구소련은 미국을 중심으로 한 서방 세력에 맞서기 위해 과학기술 개발에 온 힘을 쏟았습니다. 하지만 이런 노력에도 IT 분야에서는 서방측을 따라잡기는커녕 자꾸만 격차가 벌어졌습니다. 중앙집권적 관료들의 지배를 받는 구소련의 IT 기구들은 자유로운 연구와 창업이 보장된 서방의 IT 혁신을 따라잡을 수 없었습니다. 이런 상황에서 구소련이 선택할 수 있는 가장 합리적인 해결책은 서방의 기술을 복제해 CPU를 만드는 것입니다. 구소련의 과학자들은 역설계 기술을 통해 인텔, IBM 등 서방 제조사의 CPU를 복제한 해적판 CPU를 만들었습니다. 물론 소프트웨어라고 해서 예외는 아니었습니다. 그러나 구소련이 붕괴되고 라이선스 없이 마음대로 서방측 기술을 사용할 수 없게 되자 새로운 대안이 필요했습니다. 1992년 모스크바 물리기술 대학의 스핀 오프 기업으로 설립된 MCST(Moscow Center of SPARC Technologies)는 이름처럼 미국 IT 기업인 Sun(나중에 오라클에 인수)이 개발한 SPARC 계열 CPU를 연구하고 개발하기 위해 설립됐습니다. 하지만 이 회사는 또 다른 서방측 프로세서 기술에도 주목했습니다. 바로 VLIW(Very long instruction word) 기반 아키텍처입니다. VLIW는 동시에 여러 명령어를 처리할 수 있는 기술로 주목받았으나 사실 주류에 해당하는 x86이나 ARM 아키텍처에 밀려 큰 힘을 쓰지는 못하고 있습니다. 현재는 특수 목적의 임베디드 프로세서나 일부 GPU에 사용되고 있을 뿐입니다. 그런 VLIW 아키텍처가 러시아에서 부흥한 이유는 서방측의 제재에 맞서 러시아산 x86 호환 프로세서가 필요했기 때문입니다. MCST가 개발한 엘브루스(Elbrus) CPU는 내부적으로는 VLIW로 돌아가지만 x86 명령어를 번역하는 방법으로 x86 기반 윈도우나 리눅스 운영체제를 구동할 수 있습니다. 이는 일종의 VLIW 방식 CPU였던 인텔 아이테니엄(Itanium)이나 지금은 사라진 저전력 x86 호환 프로세서인 트랜스메타의 크루소(Crusoe)와 같은 방식입니다. 엘브루스 CPU의 최신 버전은 2018년 말 생산을 시작한 엘브루스-8SV(Elbrus-8SV)로 대만 TSMC의 28nm 공정으로 제조한 8코어 CPU입니다. 27.8억개의 트랜지스터를 집적한 나름 큰 프로세서로 4채널 DDR4 2400 메모리와 16MB L3 캐시 메모리, 1.5GHz 클럭을 지니고 있습니다. 이론적 연산 능력은 단정밀도에서 576GFLOPS이지만, x86 명령어를 처리하는 경우 성능이 하락한다는 점을 감안해야 합니다. 실제적인 성능은 서방측 최신 x86 CPU는 물론 ARM 기반 고성능 프로세서에 크게 못 미치는 것으로 알려져 있습니다. 하지만 러시아 입장에서는 서방의 제재에도 x86 호환 CPU를 자체 공급할 수 있다는 사실이 더 중요할 것입니다. 최근 러시아 연방 산업 통상부는 32코어 고성능 엘브루스 CPU를 개발하기 위해 75억 루블(1092억원)을 투자하겠다고 발표했습니다. 러시아 입장에서는 상당한 거금을 들여 신형 CPU를 개발하는 것으로 2025년까지 현재 서방측 서버 CPU를 넘볼 수 있는 프로세서를 개발하는 것이 목표입니다. 32코어 엘브루스 CPU는 7nm 미세 공정을 사용하며 DDR5 및 PCIe 5.0 같은 최신 기술을 적용할 예정입니다. 계획대로만 된다면 엘브루스 CPU는 미국 이외의 국가에서 제조하는 x86 호환 CPU 가운데 가장 강력한 성능을 지닌 CPU가 될 것입니다. 하지만 러시아가 서방측 제재를 뚫고 순조롭게 차세대 CPU를 개발할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 가장 큰 문제는 러시아는 자체 반도체 제조 시설이 매우 낙후되어 있다는 것입니다. 엘브루스의 경우 90nm 공정을 사용한 엘브루스 2S 시리즈까지는 어떻게든 러시아 자체 팹을 사용했으나 그 이하 미세 공정을 러시아 내에서 확보할 방법이 없어 결국 TSMC에 위탁 생산을 하는 수밖에 없었습니다. 7nm 미세 공정은 현재 러시아 사정을 생각할 때 5년이 아니라 10년 후에도 가능할지 의문스러운 수준으로 결국 TSMC 같은 외국 제조사의 힘을 빌려야 합니다. 미국 등 서방측이 이 부분까지 제재할 경우 러시아의 CPU 자력갱생은 상당한 어려움에 처할 것입니다. 물론 DDR5 같은 최신 메모리 역시 한국 등 다른 나라에서 전량 수입해야 하는 처지입니다. 하지만 러시아 입장에서는 하나라도 더 자체 생산하는 편이 안전하기 때문에 32코어 엘브루스 프로세서 개발 계획을 철회하지는 않을 것으로 생각됩니다. 러시아 역시 서방측이 CPU에 백도어를 숨겨두지 않았을까 걱정하고 있기 때문에 설령 위탁생산을 하더라도 군용 및 정부용 컴퓨터에는 자체 설계 CPU를 사용할 수밖에 없는 것입니다. 사실 경제 논리로 생각하면 러시아도 다른 나라처럼 인텔이나 AMD CPU를 사용하는 것이 가장 합리적입니다. 좁은 러시아 내수 시장을 위해 소량 생산되는 만큼 성능이 낮다고 가격을 낮출 수도 없습니다. 가성비가 낮은 만큼 엘브루스 CPU는 미국제 CPU를 사용할 수 없는 피치 못할 사정이 있고 혹시 러시아가 심었을지도 모르는 백도어가 걱정되지 않는 국가가 아니라면 도입할 가능성도 희박합니다. 수출로 활로를 뚫어 경제성을 확보할 가능성이 거의 없다는 것이죠. 그러나 경제 논리를 대신할 러시아의 정치적 사정이 있는 만큼 세상에서 가장 기이한 x86 호환 CPU인 엘브루스의 진화는 당분간 계속될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

지난 몇 년간 이빨과 발톱을 갈았던 인텔이 마침내 숙적 AMD의 내장 그래픽 성능을 뛰어넘었습니다. 인텔은 11세대 코어 프로세서인 타이거 레이크(Tiger Lake) 공개 행사에서 인텔 코어 i7 - 1185G7의 게임 성능이 경쟁 제품인 AMD 라이젠 4800U보다 최대 1.8배 높다고 밝혔습니다.(배틀필드 V, 배틀 그라운드 등 인기 게임 10종 비교) 그리고 더 나아가 보급형 노트북 그래픽 카드인 엔비디아 MX350과의 성능 차이 역시 별로 크지 않다고 강조했습니다. 가볍게 게임을 즐기는 일반적인 노트북 사용자라면 굳이 경쟁사 제품이나 보급형 그래픽 카드 대신 타이거 레이크에 탑재된 아이리스 Xe 내장 그래픽만으로도 충분하다는 이야기입니다. 이 결과를 내기까지 인텔은 22년간 그래픽 프로세서에 투자했습니다. 인텔 최초의 그래픽 카드는 1998년 공개한 i740입니다. 지금은 사라진 AGP 인터페이스를 사용한 초기 보급형 그래픽 카드로 간단한 3D 게임 정도만 구동할 수 있었습니다. 그런데 당시 그래픽 카드 시장은 엔비디아, 3Dfx, ATI(나중에 AMD에 흡수된 라데온 그래픽 부분) 등 여러 그래픽 칩 제조사들의 경쟁 구도가 끝나고 엔비디아와 ATI의 양강 구도로 정리되고 있었습니다. 본래 성능이 높은 편이 아니었던 인텔 그래픽 칩은 결국 메인보드에 통합된 내장 그래픽으로 명맥을 이어 나가게 됩니다. 독립 그래픽 카드 대신 값싼 그래픽 내장 메인보드를 사용하면 비용을 절감하고 전기 요금도 아낄 수 있었습니다. 따라서 인텔 내장 그래픽은 사무용 컴퓨터나 게임 목적이 아닌 가정용 PC에 널리 탑재되었습니다. 사실 2000년을 전후로 랜 카드, 사운드 카드, 그래픽 카드가 모두 메인보드에 내장되어 컴퓨터 제조 단가도 저렴해지고 크기도 작아졌습니다. 메인보드 내장 그래픽을 사용하는 사람들이 원하는 것은 모니터 출력이 가능한 저렴한 컴퓨터였습니다. 따라서 인텔 역시 내장 그래픽 성능을 높이기 위해 많은 투자를 하지 않았습니다. 물론 기술이 발전함에 따라 인텔 내장 그래픽 성능 역시 향상되기는 했지만, 그래픽 감속기라는 별명이 붙을 정도로 비슷한 시기의 지포스나 라데온보다 성능이 낮았습니다. 하지만 가격이 저렴하고 사용 목적에 충실한 만큼 특별히 문제될 것도 없었습니다. 문제가 된 것은 2006년 ATI를 합병한 AMD가 내장 그래픽 성능을 대폭 높인 이후입니다. AMD는 2011년에는 라데온 내장 그래픽을 CPU에 통합한 APU라는 개념의 하이브리드 CPU를 선보였는데, 저렴한 가격에 그래픽 성능이 우수해 시장에서 좋은 반응을 얻었습니다. 독립 그래픽 카드를 사기에는 주머니 사정이 넉넉하지 않지만, 게임은 하고 싶은 소비자에게 AMD APU가 좋은 대안이 된 것입니다. 당연히 인텔 역시 내장 그래픽 성능을 높여 이에 대응했습니다. 2011년에는 역시 GPU를 CPU와 통합한 샌디브릿지를 선보였고 이후 매년 내장 그래픽 성능을 높여 AMD를 추격했습니다. 그리고 2013년에는 별도의 임베디드 메모리(eDRAM)를 지닌 아이리스 프로 (Iris Pro) 그래픽을 선보이며 AMD 내장 그래픽은 물론 보급형 그래픽 카드와 견줄 만한 성능을 지닌 인텔 내장 그래픽을 선보이기도 했습니다. 하지만 아이리스 프로는 가격이 비싸 한정된 제품에만 사용됐습니다. 솔직히 그 가격이면 차라리 독립 그래픽 카드를 탑재하는 편이 더 나은 선택이었습니다. 이런 예외를 제외하고 인텔 내장 그래픽의 성능은 늘 AMD에 뒤처졌습니다. 영원히 2인자 자리를 놓치지 않았을 것 같았던 인텔에 변화가 생긴 건 2017년 라데온 그래픽 부분을 이끈 라자 코두리를 영입한 이후입니다. 라자 코두리는 Xe라는 새로운 그래픽 아키텍처를 통해 인텔 그래픽 부분을 대대적으로 개편했습니다. 단지 내장 그래픽 부분에서 AMD를 견제하기 위해서가 아니라 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 부분에서 경쟁력을 확보하기 위해 자체 GPU가 필요했기 때문입니다. 이렇게 해서 나온 첫 작품이 바로 타이거 레이크에 탑재된 아이리스 Xe 그래픽입니다.타이거 레이크는 작은 네 개의 CPU 코어와 거대한 GPU 블록을 지니고 있습니다. GPU 블록 안에는 최대 96개의 실행유닛 (EU)이 있는데, 이는 전 세대의 64개보다 1.5배 증가한 것입니다. 여기에 클럭까지 증가해 전체 성능은 1.8배 이상 증가했습니다. 반면 경쟁자인 AMD 라이젠 4000 시리즈는 전 세대 대비 그래픽 성능 향상폭이 크지 않았습니다. 라데온 3000 시리즈에서 그래픽 유닛을 늘리는 대신 CPU 코어를 두 배 늘렸기 때문입니다. 덕분에 8코어 노트북 CPU의 대중화는 이끌 수 있었으나 경쟁자에 내장 그래픽 성능 역전을 허용했습니다. 다만 그렇다고 해서 AMD가 일방적으로 밀리는 싸움이 시작된 건 아닙니다. 인텔이 비교 대상으로 든 라이젠 4800U는 사실 8코어 CPU로 4코어인 i7 - 1185G7보다 멀티 쓰레드 성능이 월등이 뛰어납니다. 그리고 현재까지 발표된 것은 모두 인텔 측 보도자료입니다. 동등한 조건에서 공정하게 벤치마크를 진행할 경우 내장 그래픽 역시 인텔이 주장한 만큼 성능 차이가 크지 않을 수 있습니다. 그리고 AMD 역시 차세대 CPU와 GPU 공개가 임박한 상황으로 얼마든지 반격이 가능합니다. 이번에 인텔에게 내장 그래픽 부분에서 우위를 내준 만큼 내년에는 AMD가 훨씬 강화된 그래픽 성능을 지닌 5000번대 제품을 내놓을 가능성이 커졌습니다. 동시에 Zen 3 아키텍처 기반의 차세대 CPU 역시 전 세대 대비 10-20% 수준의 성능 향상을 예고하고 있습니다. 이런 경쟁을 통해 소비자들은 더 좋은 노트북을 같은 가격에 구매할 수 있을 것입니다. CPU 전쟁의 진짜 승자는 인텔이나 AMD가 아니라 결국 소비자가 될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

애플의 개인용 컴퓨터인 맥(mac)은 지금까지 세 가지 형태의 CPU를 탑재했습니다. 1984년 등장한 오리지널 매킨토시는 모토로라 68000을 사용했습니다. 이후 1994년 IBM의 파워 PC(PowerPC)로 CPU를 변경하는데, 초기에는 강력한 성능으로 시장에서 호평을 받았습니다. 하지만 스티브 잡스는 2006년 파워 PC에서 인텔 CPU로 갈아타기로 결정합니다. IBM 파워 PC의 강력한 경쟁 상대였던 인텔 x86 CPU의 성능이 크게 향상되었고 파워 PC에서 약점으로 생각되던 노트북용 CPU에서 더 나은 대안을 제시했기 때문입니다. 사실 파워 PC용으로 개발되었던 맥OS와 소프트웨어를 모두 x86으로 변경한다는 것은 쉽지 않은 결정이었습니다. 하지만 당시 IBM의 개발 방향은 서버 및 고성능 컴퓨팅에 초점이 맞춰져 있었고 인텔만큼 노트북에 집중할 가능성은 희박했습니다. 따라서 장기적으로 봤을 때 인텔 CPU와 플랫폼이 맥의 미래를 위해 나은 결정이었습니다. 파워 PC에서 인텔 CPU로 갈아탄 일은 지금도 잡스의 탁월한 선택으로 평가받고 있습니다. 하지만 모토로라와 IBM과 마찬가지로 애플과 인텔의 밀월 관계 역시 영원할 순 없습니다. 이미 업계에서는 몇 년 전부터 애플이 ARM 기반 자체 프로세서를 맥에 탑재할 것이라는 루머가 끊이지 않았습니다. 인텔 CPU의 발전이 정체된 사이 애플 A 시리즈 같은 모바일 AP는 성능이 급격히 빨라져 x86 CPU와의 격차를 크게 줄였기 때문입니다. 그 결과 과거에는 모바일이나 임베디드 등 고성능보다는 저전력이나 낮은 가격으로 승부하던 시장뿐 아니라 서버나 노트북 등 고성능 기기 시장까지 ARM 기반 CPU가 파고들고 있습니다. 퀄컴은 스냅드래곤 8cx를 통해 윈도우 10 기반 노트북 및 태블릿 시장에 출사표를 던졌고 아마존은 자체 ARM 서버칩의 성능이 인텔이나 AMD의 서버칩에 비해 가성비가 더 높다고 발표했습니다. 애플의 A 시리즈 AP는 모바일 ARM CPU 중에서 성능이 가장 높은 편에 속합니다. 애플이 노트북이나 데스크톱에 들어갈 더 고성능 ARM 기반 프로세서를 만든다면 충분히 인텔 CPU와 경쟁할 수 있는 상황입니다. 애플 자체 프로세서를 탑재한 맥의 등장은 사실 시간문제였습니다. 애플은 WWDC(세계 개발자 컨퍼런스) 2020 기조연설을 통해 ARM 버전 맥을 올해 말 출시하겠다고 발표했습니다. 새로운 맥OS인 빅서(Big Sur)는 ARM 버전으로 개발된 것으로 시연용으로 보여준 모든 앱이 ARM 버전으로 구현된 것입니다. 애플은 x86 어플리케이션의 대부분을 수일 이내로 ARM 버전으로 수정할 수 있을 것으로 예상했습니다. 수정되지 않은 x86 앱이라도 x86-ARM 번역기인 로제타 2(Rosetta 2)를 통해서 새로운 ARM 기반 맥에서 사용할 수 있습니다. 참고로 파워 PC에서 x86으로 이전할 때 사용한 앱의 이름이 로제타입니다. 애플은 ARM 기반 맥에 들어갈 프로세서에 대한 정보는 제공하지 않았습니다. 단지 노트북 CPU 수준의 전력 효율성과 데스크톱 CPU 수준의 성능을 보여줄 것이라고 주장했습니다. 다만 아이패드용 AP를 사용할 것인지 아니면 새로운 고성능 프로세서를 탑재할 것인지는 밝히지 않았습니다. 전자를 택한다면 비용을 절감할 수 있고 후자를 택한다면 성능을 높일 수 있을 것입니다. 개발자를 위한 개발자 전환 킷(DTK, Developer Transition Kit)에는 아이패드 프로에 탑재된 A12Z와 16GB 메모리, 512GB SSD, 맥OS 빅서 베타 버전이 탑재되었습니다. 애플 자체 칩 전환에는 대략 2년 정도의 시간이 소요될 것으로 예상됩니다. 자체 칩을 사용할 경우 얻는 가장 큰 이점은 비용 절감입니다. 애플의 A 시리즈 AP는 인텔 CPU보다 저렴하기 때문입니다. 또 GPU의 경우도 라데온 대신 자체 GPU를 내장하면 비용을 한 단계 더 절감할 수 있습니다. 하지만 비용 절감이 유일한 이유는 아닙니다. 모든 애플 기기가 자체 ARM 기반 프로세서를 사용하면 맥OS와 iOS의 실용적인 통합이 가능합니다. 애플은 상당수 iOS 앱을 별도의 전환 과정 없이 맥에서도 사용할 수 있다고 언급했습니다. 결국, 맥의 활용도가 크게 높아지면서 아이폰 사용자를 자연스럽게 맥으로 끌어올 수 있습니다. 자체 생태계를 크게 강화할 수 있는 것입니다. 최신 A 시리즈 칩셋에 탑재한 인공지능 가속 기능을 맥에서 사용할 수 있는 것도 큰 장점입니다. 사실 x86에서 ARM으로 이전하는 비용이 만만치 않지만, 이전을 통해 얻는 여러 가지 이득이 비용을 상쇄하고도 남을 것입니다. 여담이지만, 본래 ARM은 영국의 애플이라고 불리던 아콘 컴퓨터가 개발한 CPU입니다. 아콘 컴퓨터는 오래전 파산했지만, CPU 설계 부분은 ARM으로 독립해 지금에 이르렀습니다. 이런 사연을 지닌 ARM이 진짜 애플의 두뇌 역할을 하게 됐으니 우연치곤 재미있는 일입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

인공지능(AI)에 대한 전 세계적인 열광은 여전히 뜨겁다. 그러나 현재의 AI는 여전히 불완전한 기술이고 궁극적인 지향점인 사람 수준의 지능을 달성하기까지 아직 많은 시간이 필요해 보인다. 그럼에도 AI 기술 확보를 위한 자본 집중과 경쟁 심화는 AI가 미래 먹거리의 중심에 서 있다는 것을 방증한다. 특히 하드웨어 시장을 살펴보면 그 잠재력을 짐작해 볼 수 있다. AI 하드웨어 시장의 키워드는 AI 칩이다. AI 칩의 본격 등장을 알린 계기는 2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국부터이다. 구글은 AI 전용 칩인 ‘텐서플로우 연산처리장치’(TPU)를 개발해 이세돌 9단과의 대국에 나섰다. TPU는 인공신경망을 계산하는 데 최적화된 하드웨어로 가장 큰 특징은 저전력 소모이다. 인공신경망의 학습과 추론에 주로 활용되는 그래픽연산처리장치(GPU)와 비교했을 때 수십배 낮은 전력으로도 동일한 계산이 가능하다. AI 칩의 키워드는 저전력이다. 이것이 시사하는 바는 매우 크다. 작게는 사물인터넷(IoT) 장비에서 크게는 클라우드 데이터 센터까지 활용 폭이 넓다는 것이다. 특히 스마트폰 연산처리장치 생산 기업인 삼성과 퀄컴은 이미 AI 칩을 개발해 제품에 적용하고 있다. AI 활용 기능을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리 소모의 최적화가 무엇보다 중요하기 때문이다. 현재 AI 시장의 실질적인 매출은 글로벌 IT 기업이 공급하는 고성능 계산 클라우드 서비스 비중이 높은 편이다. AI 학습이라는 행위는 결국 막대한 연산으로 귀결되기 때문이다. ‘계산량=전력 소비량’이란 사실로 볼 때 계산 클라우드를 운영하는 기업의 입장에서는 전력소비를 최적화하는 것이 고수익과 직결된다. 저전력 AI 칩은 이런 고민을 근본적으로 해결해 줄 수 있는 매력적 대안이다. 재미있게도 저전력 AI 칩은 범용성이 매우 낮다는 특징이 있다. 일반적으로 범용성과 전력 소비량은 반비례 관계에 있기 때문이다. AI 칩에 대한 전 세계적인 관심과 투자는 그만큼 미래 AI 시장이 갖는 잠재력이 크다는 사실을 보여 준다. 또 AI 칩과 관련된 글로벌 IT 기업의 행보와 유니콘 스타트업(기업 가치가 10억 달러 이상인 스타트업 기업)의 출현은 그 경쟁구도를 더욱 본격화시키고 있다. 이러한 경쟁은 AI 발전의 자양분이 되어 미래를 혁신하는 원동력이 될 것이다.

현재 슈퍼컴퓨터 분야는 주도권을 놓지 않으려는 미국과 여기에 도전장을 내민 중국이 한 치의 양보도 없이 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 한때 세계 최고 슈퍼컴퓨터의 타이틀을 중국에 내준 미국은 IBM, 엔비디아, 인텔, 크레이, AMD 등 주요 IT 업체에 막대한 자금과 연구비를 지원하면서 다시 세계 1위의 타이틀을 되찾아왔습니다. 이는 이전 오바마 행정부 시절 구상한 국가 전략 컴퓨터 구상 (National Strategic Computing Initiative, NSCI)의 결과물이었습니다. 하지만 중국 역시 막대한 자금과 인력을 투자해 기존의 슈퍼컴퓨터보다 더 빠른 엑사플롭스(Exaflops) 슈퍼컴퓨터 개발에 나서고 있어 계속해서 우위를 유지하기 위해서는 새로운 슈퍼컴퓨터가 필요합니다. 참고로 엑사는 100경이라는 의미로 엑사플롭스 컴퓨터는 1초에 100경번 이상 연산이 가능한 슈퍼컴퓨터를 의미합니다. 최근 AMD와 슈퍼컴퓨터 전문 제조사인 크레이는 미 에너지부(DOE)의 지원을 받아 2021년까지 1.5 엑사플롭스 연산 능력을 지닌 슈퍼컴퓨터인 프론티어(Frontier)를 제작할 것이라고 발표했습니다. 프론티어는 앞서 발표된 인텔과 크레이의 오로라와 비슷한 시기에 도입될 예정이지만, 연산 능력은 1.5배 정도 더 빠릅니다. 만약 예정대로 된다면 AMD의 슈퍼컴퓨터가 인텔을 누르고 세계 최고 슈퍼컴퓨터가 될 가능성이 있어 결과가 주목됩니다. 프론티어에는 AMD의 서버용 프로세서인 에픽(EPYC)과 고성능 GPU인 라데온 Instinct가 사용됩니다. CPU 한 개에 GPU 4개가 AMD의 고속 인터페이스인 인피니티 패브릭 (Infinity Fabric)으로 연결되어 하나의 노드(Node)를 구성하며 이런 노드가 여러 개 모여 슈퍼컴퓨터를 구성하게 됩니다. 정확한 노드의 숫자는 아직 공개되지 않았지만, 30MW급 슈퍼컴퓨터라는 점을 감안하면 역대 가장 많은 노드를 지닌 슈퍼컴퓨터가 될 것으로 예상됩니다. 다만 그런 만큼 가격도 비싸 프론티어 시스템 도입 비용만 5억 달러이며 추가로 연구 개발비도 1억 달러가 지원됩니다. 이는 회사 규모가 경쟁사에 비해 작은 AMD에 큰 호재로 예상됩니다. 적지 않은 매출과 더불어 연구비 지원도 받을 수 있기 때문입니다. 물론 세계 최고 슈퍼컴퓨터에 사용된 시스템이라는 것만으로도 상당한 홍보 효과가 있어 앞으로 슈퍼컴퓨터 시장에서 AMD의 입지도 강화될 것입니다. 참고로 AMD는 프론티어 시스템의 구체적인 스펙을 공개하지는 않았지만, CPU는 시기적으로 Zen 3 혹은 Zen 4가 될 것으로 예상됩니다. 7nm 공정으로 제조된 Zen 2 기반 에픽 CPU는 최대 64코어를 지니고 있으며 올해 3분기 경 출시 예정입니다. 2020년에는 7nm+ 공정으로 제조된 Zen 3 코어가 나올 예정인데, 루머에 의하면 5nm 공정의 Zen 4 코어가 2021년경 등장할 가능성이 있습니다. 이 경우 트랜지스터 집적 밀도가 크게 높아져 64코어 이상의 고밀도 CPU도 가능할 것입니다.GPU의 경우에는 더 알려진 것이 없지만, 역시 시기적으로 나비 (Navi) 아키텍처 GPU의 다음 세대 GPU가 사용될 것으로 보입니다. 일단 AMD는 이 GPU가 HBM 메모리를 사용하며 고성능 컴퓨팅 및 딥러닝을 포함한 인공지능에 최적화되어 있다고 설명했습니다. 현재 인공지능 분야에서 AMD의 입지는 경쟁자인 엔비디아에 비해 매우 좁은 상태입니다. 하지만 미국 정부에서 막대한 자금을 지원받아 차세대 GPU를 개발하면 열세를 만회하고 고성능 컴퓨팅 시장 및 인공지능 시장을 노릴 수 있게 될 것입니다. 물론 미국 정부의 의도는 AMD 한 업체를 키우려는 게 아니라 여러 업체가 서로 경쟁하는 구도를 만들어 서로 더 좋은 CPU와 GPU를 만들게 유도하는 것입니다. 이를 위해 중복 투자처럼 보이지만, 정부 연구 기관에서 여러 대의 슈퍼컴퓨터를 도입하는 것입니다. 물론 하나가 실패할 경우 다른 대안이 있어야 하기 때문이기도 합니다. 막대한 돈을 투입해서라도 슈퍼컴퓨터 시장에서 우위를 지키기 위한 미국 정부의 의지가 엿보이는 대목입니다. 프론티어는 AMD가 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 시장에서 우위를 점한 엔비디아나 인텔과 맞서 어떤 해답을 내놓을지 보여줄 무대가 될 것입니다. 그리고 이렇게 개발한 기술은 결국 서버와 워크스테이션, 일반 컴퓨터까지 모두 적용될 것입니다. 따라서 슈퍼컴퓨터가 전체 컴퓨터 산업의 발전을 촉진하는 것이죠. 이것이 미국과 중국이 매년 슈퍼컴퓨터에 막대한 돈을 투자하는 이유 중 하나일 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

서울시와 서울시 중소기업 지원기관인 SBA(서울산업진흥원)는 서울시 소재 중소기업의 4차 산업혁명 혁신기술개발 지원을 통한 도시문제 해결을 위한 ‘서울혁신챌린지’ 결선행사를 진행했다. 지난 8개월간 진행된 이번 행사는 1,500명의 회원들이 활동하며 아이디어를 발굴하고, 100개의 예선참가팀이 등록했다. 8월 달에 열린 예선에서는 AI 및 블록체인 포함 4차 산업혁명 핵심기술 활용 도시문제 및 지속성장과 관련한 32개의 과제를 선정했다. 오늘 진행된 결선행사에서는 500여 명의 시민평가단이 16개의 결선과제를 선정했다. 선정된 16개 과제는 머신러닝과 블록체인 요소기술을 활용하여 교통, 환경, 도시재생, 도시관리, 건강관리, 세무, 소외계층, 보안, 육아문제 등 다양한 도시문제 해결방안과 지속성장 관련 대안을 제시하였다. ‘플랫팜’과 ‘휴이노’가 나란히 결선과제 1등을 차지했다. 플랫팜은 사용자의 메시지를 자동으로 인식하여 이모티콘으로 표현해주는 인공지능 기술이다. 감성적 소통을 보다 쉽게 할 수 있도록 하여 소통에 어려움을 겪는 우리 사회를 보다 따뜻하게 만들어준다. 휴이노는 머신러닝을 통해 뇌졸중의 가장 큰 원인인 부정맥을 학습시켜 만성심장질환자의 건강상태를 실시간으로 자동 모니터링, 예측함으로 건강 유지 및 사망률을 최소화하는 고령화 사회에 걸맞은 기술이다. 서울혁신챌린지 최종 지원 대상으로 선정된 16개 기업에는 4차 산업혁명 관련 혁신기술 R&D 자금지원, 인공지능 선도기업 개발 플랫폼 연계 및 기술지원, 마케팅 지원과 SBA 지원사업 연계 등 다양한 후속 지원이 제공된다. 특히 SBA R&D 지원팀은 AI(머신러닝)와 블록체인기술을 활용한 4차 산업혁명 핵심기술을 위하여 글로벌 AI플랫폼 기업과 전략적인 관계를 맺고, 국내외 선진사례에서 축적된 노하우를 바탕으로 기술 지원, 글로벌 스타트업 지원 프로그램과 연계 지원한다. 이외에도 16개 팀 중 우수기업을 선정, 글로벌 AI 컴퓨팅 기업 엔비디아가 내년 초 실리콘밸리에서 주최하는 세계적인 행사인 GTC(GPU Technology Conference)에 참석할 수 있는 기회가 제공된다. 또한 엔비디아에서 제공하는 글로벌 스타트업 지원 프로그램인 인셉션 멤버로 등록되어 전세계 유수기업들의 성공사례를 학습하고, 장비지원 및 할인구입의 혜택까지도 주어질 예정이다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr